原贴链接

原始的DeepSeek V3在误导性注意力评估（Misguided Attention eval）中的表现不太好，然而更新后的版本提升了排名，成为最佳的非推理模型，领先于Sonnet - 3.7（非思考型）。它能解决一些以前只有推理模型才能解决的提示（例如4升水壶问题），这相当惊人。看起来V3 - 0324已经学会检测推理循环并跳出它们，这也是许多推理模型所缺乏的能力。目前还不清楚是否存在数据污染或者这是一种通用能力。我将在评论中贴出一些示例。[此处为一些图片链接]。误导性注意力（Misguided Attention）是一组用于在存在误导性信息时挑战大型语言模型推理能力的提示集。多亏了众多社区贡献，我才能够将提示数量增加到52个，非常感谢所有的贡献者！更多的贡献对于应对基准测试的饱和总是很有价值的。此外，我改进了自动评估，从而减少了所需的人工干预。下面，你可以看到长数据集评估的初步结果 - 随着时间的推移还会添加更多结果。R1在这里处于领先地位，我们也能看到用DeepSeek轨迹微调llama - 3.3所带来的显著改进。基于小评估的结果，我预计o1会击败r1。由于API成本过高，目前没有o1长评估的计划。

讨论总结

原帖介绍了DeepSeek V3 - 0324在Misguided Attention评估中的提升，成为最佳非推理模型。评论从多方面展开讨论，有对模型解决特定问题过程的展示，对其规模、性能的肯定，也有对其推理能力、令牌使用量的分析，还涉及到该模型的进步对其他模型（如OAI和Anthropic）地位的影响，以及对数据污染的怀疑等，总体氛围较为理性客观。

主要观点

  1. 👍 DS - V3 - 0324在解决水罐问题时会有步骤地进行尝试
    • 支持理由：[通过展示DS - V3 - 0324对水罐问题的回应过程可看出]
    • 反对声音：[无]
  2. 🔥 DeepSeek V3 - 0324的进步可能影响OAI和Anthropic的地位
    • 正方观点：[从其在评估中的显著提升可推测]
    • 反方观点：[OAI和Anthropic目前仍有优势]
  3. 💡 模型大小与性能并非总是正相关
    • [通过观察热图发现同公司不同模型在某些问题上有此现象]
  4. 💡 数据很可能被污染
    • [模型公开且数据集有弱点且有限]
  5. 💡 对原帖作者的工作表示认可
    • [称赞原帖作者的工作为“excellent work”]

金句与有趣评论

  1. “😂 DS - V3 - 0324 response to an unsolvable water jug problem”
    • 亮点：[详细展示了模型对无解水罐问题的回应，是对模型能力分析的依据]
  2. “🤔 Is this the beginning of the end for OAI and Anthropic?”
    • 亮点：[引发了对DeepSeek V3 - 0324进步对其他模型影响的讨论]
  3. “👀 Bigger isn’t always the better: we see some models, even from the same company, outperform larger models on some problems.”
    • 亮点：[提出模型性能与大小关系的新观点]
  4. “👍 Excellent work, mate.”
    • 亮点：[直接表达对原帖作者工作的认可]
  5. “😉 Sure, lol.”
    • 亮点：[对引发争议观点的调侃性回应]

情感分析

[总体情感倾向较为理性客观。主要分歧点在于DeepSeek V3 - 0324的进步对其他模型的影响以及数据是否被污染。可能的原因是大家从不同角度看待模型的发展，并且对模型性能的评判标准存在差异]

趋势与预测

  • 新兴话题：[数据污染问题如果得到证实，可能会引发关于模型评估公正性的讨论]
  • 潜在影响：[如果DeepSeek V3 - 0324确实对OAI和Anthropic等产生威胁，可能会促使这些公司改进模型或者调整策略]

详细内容：

标题：DeepSeek V3-0324 在 Misguided Attention 评估中的惊人表现

DeepSeek V3 在 Misguided Attention 评估中原本表现不佳，但更新后的 V3-0324 版本却一跃成为最佳非推理模型，领先于 Sonnet-3.7 。此帖获得了众多关注，引发了热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人分享了 DS-V3-0324 对于一个无法解决的水罐问题的响应，对比了原始 Deepseek V3 的处理方式。 有人认为这个非推理模型表现得像推理模型，结构更加清晰。有人则提出这是否是两个世界中最好或最坏的情况，还有人认为这是世界中的世界。 有人提到该模型在引入推理后，使用的令牌数量增加了约三分之一。 有人指出在这个基准测试中存在一些有趣的细微差别，比如并非模型越大越好，不同模型在不同问题上的表现存在聚类现象，还有一些较小的模型表现超出预期。

有人认为 QwQ 尽管规模不大，但表现仍然令人印象深刻。 有人感谢作者的快速更新，称这是一个巨大的提升。 有人猜测可能存在数据污染的情况。 有人期待 R2 等新模型的表现，并关心其价格。

总的来说，大家对于 DeepSeek V3-0324 的表现既有赞赏，也存在对其背后原因和未来发展的思考与担忧。而关于模型的性能、数据污染以及未来走向等问题，目前仍存在着诸多争议和不确定性。